[mmyeon] Week 1

contains-duplicate/mmyeon.ts

@@ -0,0 +1,14 @@
+/**
+ *
+ * 접근 방법 :
+ *  - set 자료구조에 nums 값 담아서 set의 크기와 배열의 길이를 비교하기
+ *
+ * 시간복잡도 : O(n)
+ *  - nums 배열을 순회해서 set에 저장하니까 O(n)
+ *
+ * 공간복잡도 : O(n)
+ *  - nums 배열의 길이만큼 set에 담으니까 O(n)
+ */
+function containsDuplicate(nums: number[]): boolean {
+  return nums.length !== new Set(nums).size;
+}

house-robber/mmyeon.ts

@@ -0,0 +1,50 @@
+/**
+ *
+ * 접근 방법 :
+ *  - 최적의 해를 구하기 위해서 dp 사용
+ *  - 현재 인덱스까지 훔칠 수 있는 가장 큰 값을 dp에 저장
+ *
+ * 시간복잡도 : O(n)
+ *  - nums 배열을 1회만 순회하니까 O(n)
+ *
+ * 공간복잡도 : O(n)
+ *  - nums 배열 크기만큼 dp 배열에 저장
+ */
+function rob(nums: number[]): number {
+  const dp: number[] = [];
+
+  dp[0] = nums[0];
+  dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
+
+  for (let i = 2; i < nums.length; i++) {
+    dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
+  }
+
+  return dp[nums.length - 1];
+}
+
+/**
+ *
+ * 접근 방법 : 공간 복잡도 O(1)로 최적화
+ * - 이전 두 값만 저장하는 방식으로 개선
+ *
+ * 시간복잡도 : O(n)
+ *
+ * 공간복잡도 : O(1)
+ *  - 고정된 변수만 사용
+ */
+function rob(nums: number[]): number {
+  if (nums.length === 1) return nums[0];
+  if (nums.length === 2) return Math.max(nums[0], nums[1]);
+
+  let prev2 = nums[0];
+  let prev1 = Math.max(nums[0], nums[1]);
+
+  for (let i = 2; i < nums.length; i++) {
+    const current = Math.max(prev1, prev2 + nums[i]);
+    prev2 = prev1;
+    prev1 = current;
+  }
+
+  return prev1;
+}

longest-consecutive-sequence/mmyeon.ts

@@ -0,0 +1,33 @@
+/**
+ *
+ * 접근 방법 :
+ *  - 중복 숫자 제거하고 빠르게 조회하기 위해서 Set 사용
+ *  - 연속된 숫자의 시작점(현재 숫자보다 작은 숫자가 없는 경우)를 찾아서 연속된 길이 카운트
+ *  - 최대 길이 갱신
+ *
+ * 시간복잡도 : O(n)
+ *  - Set 생성, 숫자 탐색 모두 O(n)
+ *
+ * 공간복잡도 : O(n)
+ *  - 최악의 경우, nums 배열 크기만큼 set에 저장하니까 O(n)
+ */
+function longestConsecutive(nums: number[]): number {
+  const numSet = new Set(nums);
+  let longestLength = 0;
+
+  for (const num of numSet) {
+    if (!numSet.has(num - 1)) {
+      let currentLength = 1;
+      let currentNum = num + 1;
+
+      while (numSet.has(currentNum)) {
+        currentLength++;
+        currentNum++;
+      }
+
+      longestLength = Math.max(longestLength, currentLength);
+    }
+  }
+
+  return longestLength;
+}

top-k-frequent-elements/mmyeon.ts

@@ -0,0 +1,38 @@
+/**
+ *
+ * 접근 방법 :
+ *  - 정렬 사용하지 않고 o(n)을 풀기 위해서 숫자 빈도수를 배열 인덱스로 저장
+ *  - 숫자 빈도스를 맵에 저장
+ *  - 맵을 순회하면서, 빈도수를 배열에 저장 (동일 반도수 처리하기 위해서 2차원 배열 사용)
+ *  - 배열을 역순으로 순회하면서 빈도수 기반의 값을 결과 배열에 저장
+ *  - 결과 배열을 k개만큼 잘라서 리턴
+ *
+ * 시간복잡도 : O(n)
+ *  - nums 배열 1회 순회하면서 맵에 저장하니까 O(n)
+ *
+ * 공간복잡도 : O(n)
+ *  - nums 배열 길이만큼 맵과 2차원 배열에 정리하니까 O(n)
+ */
+function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {
+  const numMap = new Map();
+
+  for (const num of nums) {
+    numMap.set(num, (numMap.get(num) ?? 0) + 1);
+  }
+
+  const storedArr: number[][] = Array(nums.length + 1)
+    .fill(null)
+    .map(() => []);
+
+  for (const [num, frequency] of numMap) {
+    storedArr[frequency].push(num);
+  }
+
+  const result: number[] = [];
+
+  for (let i = storedArr.length - 1; i >= 0; i--) {
+    if (storedArr[i].length > 0) result.push(...storedArr[i]);
+  }
+
+  return result.slice(0, k);
+}

two-sum/mmyeon.ts

@@ -29,3 +29,30 @@ function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
     map.set(nums[i], i);
   }
 }
+
+/**
+ *
+ * 접근 방법 :
+ *  - 현재 숫자가 확인한 숫자들 목록에 있으면 해당 숫자의 인덱스와 현재 인덱스를 바로 리턴
+ *  - 숫자들 목록에 없으면 숫자와 인덱스를 map에 저장
+ *
+ * 시간복잡도 : O(n)
+ *  - nums 배열을 1회만 순회하니까 O(n)
+ *
+ * 공간복잡도 : O(n)
+ *  - 최악의 경우, nums 배열 크기만큼 map에 저장하니까 O(n)
+ */
+function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
+  const seenNumbers = new Map<number, number>();
+
+  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
+    const neededValue = target - nums[i];
+    if (seenNumbers.has(neededValue)) {
+      return [i, seenNumbers.get(neededValue)!];
+    }
+
+    seenNumbers.set(nums[i], i);
+  }
+
+  return [];
+}